基于特征的图像匹配算法具有更广的适用范围和更好的性能表现，但因为其算法更加复杂，使其很难满足实时性，尤其当图像尺寸变大后，这一缺点更加限制了此类算法在实际工程中的应用。针对这一问题，本文提出了一种新的用于大幅面图像的快速匹配算法。算法采用空域分割和频域压缩的方式对图像进行预处理。通过提取目标图中高频信息丰富的区域作为待匹配子图，减小用于匹配的目标图像尺寸；通过小波变换提取源图尺度空间的高尺度表示，压缩 SIFT 特征点在图像频域中的存在空间。算法采用由粗到细的匹配策略，粗定位待匹配子图在源图中的空间区域后，再次进行细匹配操作，最终实现大幅面图像间的快速匹配。仿真实验表明，新提出的算法极大地提高了大图像匹配的速度，在对部分算法模块进行硬件加速后，新提出的算法甚至可以满足实时性的要求。